智能變電站中基于XML 聚類算法的專家系統(tǒng)閉鎖邏輯處理?

鄭 翔，陳韶昱，錢建國(guó)，杜奇?zhèn)?，王海園

(1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司衢州供電公司，浙江 衢州 324000；2.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司，浙江 杭州 310007)

2009 年，國(guó)家電網(wǎng)集團(tuán)出臺(tái)了智慧變電站的技術(shù)規(guī)范，標(biāo)志著中國(guó)第一個(gè)符合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域的智慧電網(wǎng)變電站投入運(yùn)營(yíng)，中國(guó)國(guó)內(nèi)變電站也由此步入了智慧變電站的新時(shí)代。中國(guó)下一代變電站智能化技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的主要特征為分層型、分布式和開放式系統(tǒng)。預(yù)期發(fā)展方向和未來發(fā)展重點(diǎn)是建立先進(jìn)的分布式智能化，其中，接入平臺(tái)是調(diào)度智能化體系中的關(guān)鍵部分，是實(shí)現(xiàn)調(diào)度智能化體系[1]的基礎(chǔ)。國(guó)際電工委員會(huì)(IEC)成立的工作組負(fù)責(zé)制定IEC 61850 標(biāo)準(zhǔn)[2]，執(zhí)行監(jiān)控后臺(tái)、遠(yuǎn)動(dòng)設(shè)備、第三方智能設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化交互任務(wù)，集成遠(yuǎn)動(dòng)組態(tài)描述(RCD)、遠(yuǎn)變電站組態(tài)描述(SCD)、鎖定邏輯、虛擬回路、順序控制操作、一鍵重命名等實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)配置工具的集成管理，有效減少智能變電站二次設(shè)備的運(yùn)維成本并提升運(yùn)維效率[3]。

鎖定邏輯是變壓器誤動(dòng)控制的關(guān)鍵部分，長(zhǎng)期得到電力部門的高度重視。為防止電氣裝置造成誤發(fā)生，保證其工作的安全、可靠性，高壓開關(guān)柜等裝置需要安裝防止錯(cuò)誤控制系統(tǒng)，達(dá)到"五防"[4]的要求。傳統(tǒng)的防錯(cuò)鎖方法大致有4 類:機(jī)械鎖、程序鎖、電子實(shí)時(shí)通信和電磁門[5]。但由于現(xiàn)代設(shè)備的日益發(fā)達(dá)和技術(shù)手段的不斷更新，防錯(cuò)裝的技術(shù)方案設(shè)計(jì)也進(jìn)行著不斷的提高與改進(jìn)。

IEC 61850 作為國(guó)際映射標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定了變電站配置描述語(yǔ)言(Substation Configuration Language，SCL)。SCL 用于描述與通信相關(guān)智能電子器件(Intelligent Electronic Device，IED)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)、通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和開關(guān)艙。對(duì)應(yīng)的XML/SCL 數(shù)據(jù)文件包含了變電站的主要拓?fù)湫畔?，與實(shí)際使用的鎖定邏輯聯(lián)系比較確定，并且利用語(yǔ)義提取技術(shù)[6－7]已經(jīng)能夠完全建立鎖邏輯專家系統(tǒng)。但SCD 的解析系統(tǒng)與鎖邏輯專家系統(tǒng)均具有較為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)特征。通過專門建立的XML 數(shù)據(jù)流聚集算法[8]，能夠更高效地實(shí)現(xiàn)在具有遞歸結(jié)構(gòu)的XML/SCL 數(shù)據(jù)流上的集中查詢處理。而由此開發(fā)出來的防誤鎖管理系統(tǒng)，能夠?yàn)閯?dòng)力系統(tǒng)的管理提供必要的支持措施，并協(xié)助其保持電力系統(tǒng)的安全、平穩(wěn)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

綜上所述，本文的研究工作主要集中在新處理方案的邏輯鎖在智能變電站的應(yīng)用，探討了有效搜索SCD 文件解析數(shù)據(jù)庫(kù)和鎖定邏輯專家系統(tǒng)的基于XML 聚類算法，通過拓?fù)洌⒆詣?dòng)生成鎖邏輯分析變電站的主接線，以減少手動(dòng)鏈接和提高變電站防誤操作系統(tǒng)的應(yīng)用程序級(jí)別。

1 構(gòu)建必要數(shù)據(jù)庫(kù)

1.1 SCD 解析數(shù)據(jù)庫(kù)

SCD 數(shù)據(jù)中記錄的信息采用基于XML 的SCL語(yǔ)言進(jìn)行編譯。該文件包含五個(gè)主要元素:文件頭、變電站描述、通信系統(tǒng)描述、智能電子設(shè)備和數(shù)據(jù)類型模板。其中，變電站描述、通信系統(tǒng)描述和智能電子設(shè)備是變電站專用描述的三個(gè)重要方面，反映了整個(gè)變電站的物理、邏輯和通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。有兩種基本的XML 解析方法[9]:XML 的簡(jiǎn)單API(SAX)和文檔對(duì)象模型(DOM)。SAX 基于事件流解析。DOM 是W3C 官方標(biāo)準(zhǔn)，用于以獨(dú)立于平臺(tái)和語(yǔ)言的方式表示XML 文檔。本文首先使用基于XML Schema 協(xié)議的軟件XMLSpy 對(duì)XML 進(jìn)行規(guī)范化，然后使用Apache Xerces 解析器[10]將SCD 數(shù)據(jù)文件映射到應(yīng)用程序的內(nèi)存中(DOM 樹)。

模塊processXMLTree(SCDTree)完成SCD 解析數(shù)據(jù)庫(kù)的生成。具體代碼如下圖所示，一般的過程是生成XML 文檔樹，然后遍歷DOM 樹來解析每個(gè)節(jié)點(diǎn)。應(yīng)用程序通過編輯內(nèi)存中的DOM 樹來操作SCD 文件，包括遍歷整個(gè)SCDTree、讀取節(jié)點(diǎn)名稱和屬性、添加節(jié)點(diǎn)和刪除節(jié)點(diǎn)。分析的設(shè)備類型包括:線路、母線、斷路器、補(bǔ)償設(shè)備、隔離器、同步發(fā)電機(jī)、接地開關(guān)、主變壓器、主變壓器繞組、饋線等。

Schema 模式語(yǔ)言只能描述單個(gè)元素的值或?qū)傩约s束，不能直接使用Schema 模式文檔描述連接關(guān)系。同時(shí)，本文進(jìn)一步識(shí)別生成的SCD 解析數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)義和句法結(jié)構(gòu)，以方便后續(xù)聚合查詢過程的處理。參考規(guī)范包括中國(guó)國(guó)家電網(wǎng)公司發(fā)布的Q/GDW 1175—2013?變壓器、高壓并聯(lián)電抗器、母線保護(hù)及輔助裝置標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)規(guī)范?、Q/GDW 1161—2014?線路保護(hù)及輔助裝置標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)規(guī)范?。上述規(guī)范加強(qiáng)了SCD 文件中相互隔離但實(shí)際上聯(lián)系密切的類似信息的整合，為智能變電站二次系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和工程應(yīng)用提供了依據(jù)。

1.2 閉鎖邏輯專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)、模式識(shí)別與智能機(jī)器人，被稱之為人工智能領(lǐng)域的三個(gè)前沿領(lǐng)域[11]。其中專家系統(tǒng)通過某領(lǐng)域的專家所提供的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)或通過多個(gè)專家、推理和判斷，參考學(xué)習(xí)他們的決策流程，從而處理一些需要由人類專家解決的復(fù)雜問題。

近年來，專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中逐漸開始推廣應(yīng)用，具有良好的發(fā)展前景，如電力系統(tǒng)故障恢復(fù)專家系統(tǒng)[12]、電力系統(tǒng)繼電保護(hù)運(yùn)行管理專家系統(tǒng)[13]、調(diào)度運(yùn)行管理專家系統(tǒng)[14]、電力系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)[15]、操作票管理系統(tǒng)[16]等。知識(shí)庫(kù)的建立是開發(fā)專家系統(tǒng)中最重要和最困難的工作，也是本文研究的必要數(shù)據(jù)庫(kù)。我們使用免費(fèi)開源軟件NASA[17]的專家系統(tǒng)開發(fā)工具構(gòu)建dataSYS 數(shù)據(jù)庫(kù)，包括相應(yīng)的事實(shí)基礎(chǔ)、規(guī)則庫(kù)和推理引擎。目前，這部分工作還在不斷完善中。這是因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)的性能幾乎依賴于專家知識(shí)。對(duì)于本文來說，需要不斷地對(duì)智能變電站中的各種鎖定邏輯進(jìn)行整理和驗(yàn)證。

在變電站中，可運(yùn)行的一次設(shè)備主要包括斷路器、隔離器、接地裝置(接地)包括接地刀或接地線。所謂鎖定邏輯，就是設(shè)置上述設(shè)備的運(yùn)行條件，以滿足“五防”的要求。各種鎖定邏輯都與主電源連接密切相關(guān)。主接線的主體是電源(進(jìn)線)電路和線路(出線)電路，分為帶母線的母線和不帶母線的母線兩大類。常見的主接線形式有:單/雙母線接線、單/雙母線分段接線、單/雙母線分段配旁路母線接線、橋接和雙t 型(或t 型)支路接線。與單母線連接相比，雙母線連接是將工作線、電源線和出線通過一個(gè)斷路器和兩組隔離器連接到兩組(主/次)母線上，兩組母線都是工作線，通過母線互連斷路器可使各電路并聯(lián)運(yùn)行。

本文以旁路雙母線分段母線接線為例，探討基于XML 聚類算法的智能變電站分塊邏輯處理方案。如圖1 所示，這種主接線方式具有供電可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，可以在不中斷供電的情況下依次修復(fù)母線。它的缺點(diǎn)是每條電路都加了一組隔離器，使得旁路開關(guān)操作更加復(fù)雜，增加了誤操作的機(jī)會(huì)，這也從另一方面印證了計(jì)算機(jī)輔助鎖定邏輯的必要性。本文以電氣設(shè)備的“五防”要求作為專家系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)的頂層設(shè)計(jì)，具體為防止斷路器的誤開和誤合；防止有負(fù)載時(shí)操作開關(guān)；防止誤進(jìn)入活動(dòng)空間；防止帶電接地刀或接地線；防止接地刀或接地線閉合。下面介紹隔離器、斷路器和接地設(shè)備[18]的閉鎖邏輯。

圖1 雙母帶旁路接線形式下的閉鎖邏輯

1.2.1 隔離開關(guān)閉鎖邏輯

與隔離器相關(guān)的斷路器必須打開:如果有直接連接的斷路器，則應(yīng)打開斷路器；如果沒有直接連接的斷路器，在隔離器兩端尋找最近的斷路器開口；如果隔離器的一端是母線或側(cè)母線節(jié)點(diǎn)，另一端的節(jié)點(diǎn)與指向另一端母線或側(cè)母線節(jié)點(diǎn)的另一個(gè)刀開關(guān)支路相連，則該支路對(duì)應(yīng)的刀開關(guān)必須分開[19]。在停電的情況下，把線路側(cè)隔離開關(guān)打開，并在電力傳輸?shù)那闆r下，先關(guān)閉母線側(cè)隔離開關(guān)。

例如，如表1 所示，隔離開關(guān)G1 是關(guān)閉的。斷開開關(guān)G1 時(shí)，斷開斷路器DL1，防止其帶電操作。相關(guān)接地設(shè)備G17、G3、G4 必須斷開電源，防止接地開關(guān)被接通。先開母線側(cè)開關(guān)用于輸電，先開線路側(cè)開關(guān)用于斷電，故先開G1 或G2，再開DL1。拉閘時(shí)則先拉DL1。

表1 三種閉鎖邏輯對(duì)應(yīng)的專家系統(tǒng)操作步驟

1.2.2 斷路器閉鎖邏輯

斷路器被隔離，比如檢修的情況:開關(guān)兩端的所有隔離開關(guān)分閘，這主要是考慮到開關(guān)檢修的時(shí)候，為了檢驗(yàn)開關(guān)是否能夠正常分合操作，此時(shí)是允許分合開關(guān)的。斷路器未被隔離，即為送電的情況:斷路器兩端各有一個(gè)隔離開關(guān)合閘，合閘的隔離開關(guān)兩端的接地裝置分閘，以防止帶接地裝置合閘，斷路器兩端其他隔離開關(guān)分閘。

例如，如圖1 所示，空開DL3 閉合。DL3 合閘必須滿足以下條件:G10、G11 中的一個(gè)合閘，G14 合閘，合閘隔離開關(guān)G13 對(duì)應(yīng)的接地開關(guān)斷開。

1.2.3 接地裝置閉鎖邏輯

接地設(shè)備所在節(jié)點(diǎn)上的全部斷路器、隔離開關(guān)均處于斷開狀態(tài)。當(dāng)斷路器連接到它的端點(diǎn)時(shí)，與另一端連接的所有隔離開關(guān)都要斷開，以防止接地裝置通電。

如表1 所示，接地裝置G18 接通。G18 關(guān)閉應(yīng)避免帶電接地，G1、G2、G8、G9、G10、G11 開啟。上述隔離開關(guān)、斷路器、接地裝置閉鎖邏輯對(duì)應(yīng)的專家系統(tǒng)操作步驟如表1 所示。專家系統(tǒng)操作步驟列中的箭頭從左到右，從高到低表示鎖定邏輯操作的優(yōu)先級(jí)。

2 聚類查詢算法

2.1 算法框架

聚類分析技術(shù)是對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用，但在XML/SCL 數(shù)據(jù)流聚集查詢處理方面的研究成果還很少。主要原因是XML/SCL 數(shù)據(jù)是一種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[20]，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不同。在電力系統(tǒng)中，由于子系統(tǒng)不同，甚至同一子系統(tǒng)由不同廠商開發(fā)，往往由于平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫(kù)軟件、甚至命名規(guī)則的不同，XML/SCL 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化不完全，這使得以往主要面向結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的研究成果不能很好地應(yīng)用于XML/SCL 數(shù)據(jù)處理。

智能變電站的阻塞邏輯處理呈現(xiàn)出明顯的聚集性和路徑約束特征，表現(xiàn)為:阻塞邏輯涉及的節(jié)點(diǎn)設(shè)備類型僅限于隔離器、斷路器和接地裝置，與其他設(shè)備類型無關(guān)；其次，根據(jù)樹型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和專家系統(tǒng)判斷，將阻塞邏輯所涉及節(jié)點(diǎn)的操作范圍限定為與該節(jié)點(diǎn)密切相關(guān)的設(shè)備節(jié)點(diǎn)；此外，需要嚴(yán)格保證鎖定邏輯中涉及節(jié)點(diǎn)的關(guān)閉/打開順序。該操作由專家系統(tǒng)決定。通常，大多數(shù)給定的XPath 或XQuery 查詢都是針對(duì)XML/SCL 數(shù)據(jù)的。首先，建立自動(dòng)處理機(jī)制，然后使用XML 數(shù)據(jù)流作為輸入來處理查詢。采用模式匹配技術(shù)處理查詢，得到未分組的數(shù)據(jù)片段，嚴(yán)重制約了本文對(duì)鎖定邏輯的高效處理。本文提出了一種改進(jìn)的多密度聚類DBSCAN 算法。DBSCAN 作為基于密度的算法的經(jīng)典代表，在聚類分析中得到了越來越多的應(yīng)用。然而，DBSCAN 算法需要用戶在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下手動(dòng)設(shè)置參數(shù)MinPts 和Eps(MinPts 是定義核心點(diǎn)時(shí)的閾值，Eps 是定義密度時(shí)的鄰域半徑)。參數(shù)對(duì)最終的聚類結(jié)果有一定影響。此外，在密度不均勻的多密度數(shù)據(jù)集中，使用一組全局參數(shù)會(huì)導(dǎo)致聚類結(jié)果不理想[21]。這些缺陷對(duì)于基于先驗(yàn)知識(shí)的專家系統(tǒng)的搜索操作顯然是需要改進(jìn)和優(yōu)化的。因此，我們從經(jīng)典DBSCAN 算法的參數(shù)入手，利用先驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)的搜索約束來匹配節(jié)點(diǎn)，利用相對(duì)父/子代方向的范圍和類別來識(shí)別和確定噪聲數(shù)據(jù)，在隨機(jī)搜索核心對(duì)象的過程中利用鄰域查詢來提高算法的效率，最后通過聚類合并產(chǎn)生最終的聚類結(jié)果。

本文提出的基于XML 聚類算法的專家系統(tǒng)鎖定邏輯處理流程如圖2 所示，主要由四部分組成:①構(gòu)建必要的數(shù)據(jù)庫(kù)，從SCD 文件生成解析數(shù)據(jù)庫(kù)SCDTree，對(duì)應(yīng)于圖中步驟0；由鎖定邏輯知識(shí)庫(kù)生成專家系統(tǒng)dataSYS，對(duì)應(yīng)于圖中的步驟1；②查詢鎖定邏輯所涉及節(jié)點(diǎn)的拓?fù)?，?duì)應(yīng)圖中步驟2～4；③聚類查詢由專家系統(tǒng)引導(dǎo)和約束，對(duì)應(yīng)圖中的步驟5～10；④更新SCD 文件和鎖定邏輯知識(shí)庫(kù)，如圖中步驟11所示。這部分處理是可選的，本文沒有進(jìn)一步討論。本文后續(xù)的分簇算法驗(yàn)證以雙母線分段旁路母線連接為例。用例是隔離器G1 的關(guān)閉操作，如圖1 所示。圖中G1 為預(yù)處理節(jié)點(diǎn)，其他相關(guān)接地設(shè)備節(jié)點(diǎn)G3、G4、G17 及斷開連接的交換機(jī)節(jié)點(diǎn)DL1。

圖2 基于XML 聚類算法的專家系統(tǒng)閉鎖邏輯處理框圖

2.2 拓?fù)洳樵?/h3>

模塊的偽代碼流程如下。算法根據(jù)隔離器節(jié)點(diǎn)的路徑信息對(duì)SCD 文件解析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜索，得到預(yù)處理隔離器節(jié)點(diǎn)路徑的樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

隔離器節(jié)點(diǎn)t 準(zhǔn)備執(zhí)行關(guān)閉操作，其路徑標(biāo)簽t作為輸入?yún)?shù)，在拓?fù)洳樵兡KprocessTopology()中搜索路徑。如果t 的路徑標(biāo)簽與解析數(shù)據(jù)庫(kù)SCDTree 中查詢節(jié)點(diǎn)SCDt 的路徑標(biāo)簽相同，則說明t 的入口路徑可以匹配SCDt 的入口路徑。此時(shí)，t連接到與SCDt 父節(jié)點(diǎn)匹配最近的節(jié)點(diǎn)，并存儲(chǔ)在t結(jié)構(gòu)中，t 結(jié)構(gòu)表示交換節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)以及交換節(jié)點(diǎn)通過其溯源到根節(jié)點(diǎn)的所有節(jié)點(diǎn)，即節(jié)點(diǎn)t的樹狀拓?fù)?，專家系統(tǒng)根據(jù)該樹狀拓?fù)渑袛嘧冸娬局邢鄳?yīng)的設(shè)備類型和連接方式。

2.3 專庫(kù)指引

模塊的偽代碼流如下所示。算法首先根據(jù)樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中路徑結(jié)點(diǎn)的位置確定主接線形式的隔離開關(guān)，然后用遞歸方法找到符合的鎖邏輯運(yùn)算指令結(jié)構(gòu)和之前的操作類型的專家數(shù)據(jù)庫(kù)，包括設(shè)備的類型和適用范圍與上述節(jié)點(diǎn)。

專用數(shù)據(jù)庫(kù)指導(dǎo)模塊processGuide()根據(jù)節(jié)點(diǎn)t 的術(shù)前操作類型，即t，首先掃描專家數(shù)據(jù)data-SYS。preACT(ON:closing，OFF:opening)的值區(qū)分搜索dataSYS 的分支。在尋找分支節(jié)點(diǎn)的過程中，由于查詢中的“//”關(guān)系，分支節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流中的同一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能會(huì)匹配查詢中的多條路徑中的節(jié)點(diǎn)。但由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的路徑信息只能掃描一次，因此當(dāng)前掃描的節(jié)點(diǎn)是否能夠匹配查詢中的多條路徑，必須同時(shí)確定。在掃描過程中，當(dāng)節(jié)點(diǎn)t 匹配分支時(shí)，如果分支與其父節(jié)點(diǎn)為父子關(guān)系或分支為根節(jié)點(diǎn)且分支軸為“/”，則節(jié)點(diǎn)t 的子節(jié)點(diǎn)或后代可以在查詢中匹配分支的子節(jié)點(diǎn)。此時(shí)，分支的子分支被添加到t 中。結(jié)構(gòu)和分支從t.structure 中移除；如果t 結(jié)構(gòu)和它的父母是祖先和后代，或者t 結(jié)構(gòu)是根節(jié)點(diǎn)，分支的軸是“//”。遞歸關(guān)系使t 的后代能夠匹配分支的子分支和分支本身。此時(shí)，將分支的子節(jié)點(diǎn)添加到t.結(jié)構(gòu)中，但不要從t.結(jié)構(gòu)中移除分支。

同時(shí)，在上述模塊處理流程中，如果在分支中找到匹配的節(jié)點(diǎn)，一方面，算法將節(jié)點(diǎn)類型作為“類屬性”存儲(chǔ)在depend 中，供后續(xù)聚合算法執(zhí)行。一些存儲(chǔ)在t.structure 中具有不同類型的節(jié)點(diǎn)將被跳過而不進(jìn)行處理。例如，結(jié)構(gòu)中的IED 節(jié)點(diǎn)沒有與鎖定邏輯相關(guān)的處理流程，可以完全忽略；另一方面，如果分支中的匹配節(jié)點(diǎn)位于節(jié)點(diǎn)t 的父節(jié)點(diǎn)中，則累積t.range.p；如果它是節(jié)點(diǎn)t 的后代，則累積t.range.c。這個(gè)“范圍屬性”進(jìn)一步限制了t 中的節(jié)點(diǎn)搜索深度。結(jié)構(gòu)和依賴信息為后續(xù)更高效、更受限的聚類過程設(shè)置了嚴(yán)格的邊界條件。

2.4 聚集查詢

這個(gè)模塊的偽代碼流如下所示。該算法利用類的高密度連通性，快速找到任何匹配節(jié)點(diǎn)?；诿芏鹊木垲愂菍⒁唤M“密度連通”的對(duì)象進(jìn)行聚類，以實(shí)現(xiàn)最大限度的“密度可達(dá)”。算法將在XML/SCL數(shù)據(jù)流中獲取查詢對(duì)象及其對(duì)應(yīng)的“類屬性”和“范圍屬性”。對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，算法會(huì)盡早判斷該節(jié)點(diǎn)是否滿足約束，并在獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有信息時(shí)判斷相應(yīng)的約束，從而避免存儲(chǔ)過多的中間節(jié)點(diǎn)，執(zhí)行過多的決策[22]。

聚合查詢模塊processTrace()搜索SCDTree，從指定的分離節(jié)點(diǎn)t 開始，根據(jù)參數(shù)t.depend 和t Range 提取從t 密度中可以到達(dá)的所有對(duì)象，并獲得一個(gè)用于后續(xù)鎖定處理的集群。本文提出的聚類算法將噪聲數(shù)據(jù)的檢測(cè)和識(shí)別放在父/后代方向上密度可達(dá)結(jié)構(gòu)形成之后。如果t 是核心對(duì)象(從節(jié)點(diǎn)t開始，父方向t.range.p 到后代方向t.range.c，匹配對(duì)象節(jié)點(diǎn)的所有類型)，則從p 開始的所有密度可達(dá)對(duì)象都標(biāo)記為當(dāng)前類。如果t 是一個(gè)邊界對(duì)象，t 被標(biāo)記為一個(gè)噪聲點(diǎn)。該算法提取下一個(gè)對(duì)象進(jìn)行處理。依次繼續(xù)，直到t.range 約束的“range 屬性”或t.dependand 約束的“class 屬性”確保算法的快速收斂。然后選擇一個(gè)新的開始對(duì)象來展開以獲得下一個(gè)集群。同時(shí)判斷后代聚合對(duì)象上的聚合結(jié)果是否為其祖先聚合對(duì)象上的聚合結(jié)果的一部分? 如果是，則不需要對(duì)祖先聚合對(duì)象進(jìn)行重新計(jì)算，以提高計(jì)算效率。如此操作，直到所有對(duì)象被標(biāo)記并存儲(chǔ)在隊(duì)列中，與t 結(jié)構(gòu)相比，隊(duì)列中的節(jié)點(diǎn)只是進(jìn)行聚類處理的匹配節(jié)點(diǎn)，即與分離節(jié)點(diǎn)t 直接相關(guān)的鎖定邏輯涉及節(jié)點(diǎn)。這種對(duì)非集群節(jié)點(diǎn)的篩選將有助于加快處理過程并節(jié)省內(nèi)存。

2.5 閉鎖處理

本模塊的偽碼流程如下所示，算法根據(jù)專家系統(tǒng)給出的優(yōu)先級(jí)指示，在節(jié)點(diǎn)隊(duì)列中按照優(yōu)先級(jí)操作閉鎖邏輯，并驗(yàn)證輸出閉鎖邏輯的準(zhǔn)備好信號(hào)。

閉鎖處理模塊processScheme()將隊(duì)列queue中的匹配節(jié)點(diǎn)在專家數(shù)據(jù)庫(kù)dataSYS 中進(jìn)行掃描，具體流程與專庫(kù)指引模塊processGuide()類似，這里不再贅述。掃描得到對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)queue.e.priority，并根據(jù)優(yōu)先級(jí)從高至低的次序，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行操作(ON:合閘，OFF:分閘)，并將隊(duì)列標(biāo)記e.readyLOCK()，以標(biāo)識(shí)該匹配節(jié)點(diǎn)完成指定操作，當(dāng)隊(duì)列queue 中的所有匹配節(jié)點(diǎn)均已完成，算法將進(jìn)一步向閉鎖邏輯發(fā)起人發(fā)送t.readyLOCK()準(zhǔn)備好信號(hào)，以確認(rèn)針對(duì)隔離開關(guān)t 閉鎖邏輯的完成。

3 算法性能分析

3.1 算法的復(fù)雜性

經(jīng)典的DBSCAN 算法可以在噪聲數(shù)據(jù)集中識(shí)別任意數(shù)量和形狀的簇。該算法在不建立空間索引結(jié)構(gòu)的情況下，需要對(duì)隨機(jī)選取的候選核心對(duì)象鄰域內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行遍歷，極大地限制了算法的實(shí)現(xiàn)效率，相當(dāng)于一個(gè)兩層的n周期。因此，DBSCAN 算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n2)。

本文提出的鎖定邏輯處理方案實(shí)質(zhì)上是一種基于專家系統(tǒng)先驗(yàn)知識(shí)的聚類算法。通過對(duì)變電站一次接線的拓?fù)浞治觯詣?dòng)生成鎖緊邏輯，可以減少人工環(huán)節(jié)，提高變電站防誤操作系統(tǒng)的應(yīng)用水平。為了減少盲目經(jīng)典聚類算法的耗時(shí)的操作和隨機(jī)搜索的核心對(duì)象，提高算法的效率，我們引入了一個(gè)簡(jiǎn)單、高效的專家約束查詢方法來獲取查詢對(duì)象和其相應(yīng)的“類屬性”和“屬性”XML/SCL 數(shù)據(jù)流，發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)不標(biāo)記為“集群”擴(kuò)大搜索拓?fù)浞种У暮诵膶?duì)象，等等，直到在約束范圍內(nèi)找不到合理的直接密度可達(dá)節(jié)點(diǎn)為止。相比于盲目遍歷數(shù)據(jù)集，本文提出的專家約束查詢算法能夠節(jié)省計(jì)算資源，提高算法執(zhí)行效率。與數(shù)據(jù)集中存在的索引結(jié)構(gòu)類似，分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法效率高且可擴(kuò)展性強(qiáng)，其時(shí)間復(fù)雜度為O(n?logn)。

3.2 算法性能測(cè)試

本文所提出的閉鎖邏輯處理方案，利用隊(duì)列結(jié)構(gòu)按專家系統(tǒng)指引的優(yōu)先級(jí)處理聚集的中間結(jié)果，減少需要額外計(jì)算的時(shí)間與資源，提高聚集計(jì)算的效率；其次，針對(duì)具有遞歸結(jié)構(gòu)的XML/SCL 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，本算法利用節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了更有效的閉鎖邏輯涉及節(jié)點(diǎn)的聚集；此外本算法采用了節(jié)點(diǎn)祖輩/子輩范圍的約束技術(shù)，提升了XML/SCL 數(shù)據(jù)流上具有半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聚集查詢的有效性。

為了驗(yàn)證本文算法(簡(jiǎn)稱Locking)的實(shí)際性能，本文構(gòu)建了不同容量/結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集(SCD 文件1，容量12.4 MB，平均樹的深度為5；SCD 文件2，容量132.5 MB，平均樹的深度為7)對(duì)比測(cè)試了所提出算法與傳統(tǒng)非聚集查詢算法，例如XPath 查詢算法[23](簡(jiǎn)稱Xpath)的性能。實(shí)驗(yàn)的環(huán)境是:CPU 為Intel i7－10710U 1.1～4.7 GHz；內(nèi)存為16G DDR4 3 200 MHz；OS 為Ubuntu18.04。

閉鎖邏輯算法驗(yàn)證執(zhí)行時(shí)間對(duì)比結(jié)果如圖3 所示。在拓?fù)洳樵兡KprocessTopology()中Xpath 算法耗時(shí)約1.55 s(SCD 文件1)、5.55 s(SCD 文件2)，Locking 算法耗時(shí)約1.65 s(SCD 文件1)、6.00 s(SCD 文件2)，對(duì)比兩種算法的執(zhí)行時(shí)間沒有明顯差別，耗時(shí)幾乎完全取決于SCD 文件容量的大小。兩種算法在專庫(kù)指引模塊processGuide()中的執(zhí)行時(shí)間與上述各自對(duì)應(yīng)的拓?fù)洳樵兡KprocessTopology()耗時(shí)相仿，但Locking 算法的耗時(shí)要略高于Xpath 算法，這是因?yàn)長(zhǎng)ocking 算法涉及了大量的專家約束條件的查詢與判定，產(chǎn)生了相應(yīng)耗時(shí)。這種基于專家系統(tǒng)先驗(yàn)知識(shí)的約束條件，其優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在了隨后的聚集查詢模塊processTrace()中，Xpath 算法耗時(shí)約6.00 s(SCD 文件1)、30.00 s(SCD文件2)，Locking 算法耗時(shí)約4.00 s(SCD 文件1)、5.50 s(SCD 文件2)，并且這種優(yōu)勢(shì)隨著SCD 文件容量的增加更加顯著，對(duì)于容量132.5 MB 的SCD文件2，Locking 算法耗時(shí)只有 Xpath 算法的18.33%。在閉鎖處理模塊processScheme()中也有相類似的情況，對(duì)應(yīng)Locking 算法的耗時(shí)要明顯低于Xpath 算法的耗時(shí)，Xpath 算法耗時(shí)約5.50 s(SCD文件1)、35.00 s(SCD 文件2)，Locking 算法耗時(shí)約3.50 s(SCD 文件1)、5.50 s(SCD 文件2)，同樣以SCD 文件2 為例，Locking 算法耗時(shí)只有Xpath 算法的15.71%。

圖3 閉鎖邏輯算法驗(yàn)證執(zhí)行時(shí)間對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)智能變電站中閉鎖邏輯的新型處理方案展開，提出了一種簡(jiǎn)單高效的專家約束聚類查詢方式，在XML/SCL 數(shù)據(jù)流中獲取查詢對(duì)象及其對(duì)應(yīng)的“類屬性”和“范圍屬性”，運(yùn)行時(shí)間是數(shù)據(jù)量和查詢中節(jié)點(diǎn)數(shù)的線性函數(shù)，算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n?logn)。分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的方案較以往的XPath 算法，在查詢及閉鎖處理模塊的耗時(shí)明顯降低，分別只有原先的18.33%和15.71%，并且這種優(yōu)勢(shì)隨著SCD 文件容量的增加更加顯著。由此通過對(duì)變電站一次接線的拓?fù)浞治鲎詣?dòng)生成閉鎖邏輯，具有很高的效率和可擴(kuò)展性，可以有效減少人工環(huán)節(jié)，提高變電站防誤操作系統(tǒng)的應(yīng)用水平。